基于NUMA架构的解释器访存优化设计与实现

摘要

为了提高非一致内存访问(NUMA)架构虚拟机解释器的访存性能,研究了解释器在NUMA架构下的访存优化技术,提出了一种NUMA架构下的解释器访存优化方案,而且设计并实现了解释器的静态指令分派优化方法和动态指令分派优化方法.根据这一方案虚拟机启动时首先获取NUMA节点信息,并在每个NUMA节点中自动生成解释器所需的全部数据结构;解释器在运行时,通过静态或动态的指令分派技术来实现其执行线程在NUMA节点上访存的局部化.试验结果表明,上述方法能够显著提升解释器在NUMA系统中的性能.在DaCapo测试集上的总体性能提升了8％,最高性能提升幅度高达23％,而且算法实现代价低,适用于绝大多数的NUMA服务器系统.